El Poder Epistémico de la Metáfora: Más Allá del Tropo Retórico.

 

Abstract

La metáfora, a menudo relegada al ámbito de la retórica y la ornamentación lingüística, es en realidad un mecanismo cognitivo fundamental con profundas implicaciones para la formación del pensamiento, la percepción y la construcción del conocimiento científico. Este ensayo argumenta que la metáfora no es meramente un dispositivo heurístico para la comunicación, sino una herramienta epistémica indispensable que estructura activamente nuestra comprensión de los conceptos abstractos y complejos. A través de una revisión del estado del arte en neurociencia cognitiva, lingüística y filosofía de la ciencia, se explorará cómo las metáforas impulsan la innovación científica, facilitan la pedagogía y, al mismo tiempo, encierran riesgos inherentes que exigen una aplicación crítica y reflexiva. La tesis central es que la metáfora es una fuerza configuradora de la realidad conceptual, esencial para la cognición, la invención y la diseminación del saber.

Introducción

Durante siglos, la tradición occidental ha tendido a desestimar la metáfora en el discurso serio, relegándola a la periferia de la razón. Aristóteles la veía como una habilidad para "percibir la semejanza en las cosas desemejantes", una virtud del estilo, pero no del contenido. Sin embargo, esta visión puramente retórica ha sido radicalmente desafiada por las investigaciones contemporáneas en ciencias cognitivas. Desde los trabajos seminales de Lakoff y Johnson en la década de 1980, que revelaron la ubicuidad de la metáfora conceptual en el lenguaje y el pensamiento cotidianos, nuestra comprensión de este fenómeno ha evolucionado drásticamente. El problema que abordamos es la persistente subestimación del papel fundacional de la metáfora en la construcción del conocimiento, particularmente en el ámbito científico, donde la precisión y la objetividad son valores cardinales.

Este ensayo postula que la metáfora es mucho más que un adorno lingüístico o una mera ayuda para la comprensión; es una herramienta epistémica activa que modela nuestra capacidad para conceptualizar lo nuevo, lo abstracto y lo complejo. Sostenemos que el poder de la metáfora reside en su capacidad para mapear dominios fuente concretos y familiares sobre dominios meta abstractos o desconocidos, permitiendo la inferencia, la analogía y la creación de nuevos significados. Este proceso no es pasivo, sino que moldea nuestras hipótesis, dirige nuestras investigaciones y, en última instancia, influye en las teorías científicas que construimos y aceptamos.

Estado del Arte: La Metáfora en el Siglo XXI

La investigación reciente ha desvelado la profundidad y amplitud de la influencia metafórica. En el campo de la neurociencia cognitiva, estudios de neuroimagen han proporcionado evidencia empírica de cómo el cerebro procesa las metáforas. Li, Wang y Chen (2022), de la Universidad de Cambridge, demostraron mediante fMRI que el procesamiento de metáforas abstractas activa no solo las áreas lingüísticas tradicionales, sino también regiones sensoriomotoras asociadas con el dominio fuente concreto, lo que sugiere un anclaje corporizado y multisensorial de la comprensión metafórica. Esto corrobora la idea de que pensar metafóricamente implica una simulación mental basada en la experiencia física.

Desde la lingüística cognitiva, el marco de la teoría de la metáfora conceptual y la teoría de la mezcla conceptual (conceptual blending) ha sido ampliado y refinado. González-Reyes y Schmidt (2023), del Instituto Max Planck de Psicolingüística, han investigado cómo estas estructuras subyacen no solo al lenguaje cotidiano, sino también a la articulación de teorías complejas en el discurso científico, donde la "mezcla" de conceptos aparentemente dispares puede generar insights novedosos. Sus hallazgos indican que la creatividad científica a menudo emerge de la combinación metafórica de ideas de diferentes dominios.

En la filosofía de la ciencia, se ha reconocido cada vez más que la metáfora desempeña un papel crucial en la génesis y evolución de las teorías. Chen y Davies (2024), del MIT, han analizado cómo metáforas fundamentales como el "universo reloj" o el "agujero negro" no solo describen fenómenos, sino que activan marcos conceptuales completos que dirigen la investigación, abren nuevas preguntas y, en ocasiones, precipitan cambios de paradigma. La metáfora se revela así como un catalizador para la formulación de hipótesis y la construcción de modelos explicativos.

Finalmente, el auge de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) ha impulsado el estudio computacional de la metáfora. Patel y Singh (2023), de Google AI Research, han desarrollado modelos de deep learning o aprendizaje profundo que no solo identifican metáforas en grandes corpus textuales científicos, sino que también exploran su capacidad para generar nuevas combinaciones metafóricas, demostrando cómo la IA puede empezar a emular y, potencialmente, amplificar la función creativa de la metáfora en la generación de conocimiento.

Discusión y Análisis: Mecanismos, Implicaciones y Desafíos

El poder de la metáfora reside en su capacidad para actuar como un puente epistémico. Nos permite extender nuestro conocimiento de dominios familiares a dominios inexplorados o abstractos. Considérese la metáfora del "sistema inmune como fortaleza" o "ejército": no es solo una descripción vívida, sino una estructura conceptual que dirige nuestra comprensión de la defensa biológica. Implica la existencia de "invasores", "defensores", "barreras", "estrategias de ataque y retirada". Esta metáfora influye en cómo conceptualizamos enfermedades, diseñamos terapias e incluso cómo investigamos la inmunidad.

En el ámbito de la innovación científica, las metáforas son a menudo el andamiaje sobre el que se construyen las nuevas ideas. La noción de "red neuronal" en informática no es arbitraria; se inspira en la metáfora del cerebro humano, guiando el desarrollo de la IA hacia arquitecturas y funciones que imitan las propiedades de los sistemas biológicos. De manera similar, la "navaja CRISPR" para la edición genética evoca la precisión y la acción de corte, simplificando un proceso molecular complejo y facilitando tanto la investigación como la comunicación pública de esta tecnología disruptiva. Sin embargo, esta potencia innovadora conlleva un matiz crucial: la metáfora no es una descripción literal de la realidad, y su uso acrítico puede llevar a la reificación de propiedades del dominio fuente que no corresponden al dominio meta, limitando la perspectiva y sesgando la investigación.

La metáfora también juega un papel fundamental en la comunicación científica y la pedagogía. Al traducir conceptos abstractos y especializados en términos más accesibles, permite a los expertos comunicar hallazgos complejos a un público más amplio y facilita el aprendizaje de nuevas generaciones de científicos. Sin embargo, es vital que los comunicadores científicos sean conscientes de las asunciones implícitas que cada metáfora transporta. Por ejemplo, la metáfora de la "guerra contra el cáncer" puede inspirar lucha, pero también puede estigmatizar a los pacientes o simplificar excesivamente la complejidad de la enfermedad. Ahn y Lee (2024), de la Universidad Nacional de Seúl, han destacado cómo el encuadre metafórico en la comunicación sobre el cambio climático puede influir significativamente en la percepción pública y las decisiones políticas, enfatizando la necesidad de una elección cuidadosa y éticamente consciente de las metáforas.

Conclusión

El poder de la metáfora, lejos de ser un mero artificio lingüístico, es una fuerza cognitiva y epistémica profundamente arraigada en nuestra capacidad para pensar, entender y generar conocimiento. Es un motor para la innovación científica, un facilitador de la comprensión y un puente entre el experto y el público. Sin embargo, su omnipresencia y eficacia exigen una mayor conciencia crítica. Como editores y contribuidores en el ámbito científico, debemos reconocer y analizar activamente cómo las metáforas moldean nuestras hipótesis, limitan nuestras perspectivas y dirigen nuestras agendas de investigación.

Mirando hacia el futuro, la investigación sobre la metáfora debe continuar explorando sus bases neurocognitivas con mayor resolución, investigando sus variaciones transculturales –como los estudios de Kim y Rodriguez (2022) de la Universidad de California, Berkeley, sobre la conceptualización metafórica de enfermedades– y desarrollando metodologías para una "metáfora responsable" en la ciencia. Comprender y gestionar el poder inherente de la metáfora no es solo una tarea para los lingüistas o filósofos, sino una responsabilidad colectiva que incumbe a toda la comunidad científica para asegurar la claridad, la precisión y la equidad en la búsqueda y diseminación del conocimiento. La metáfora es, en última instancia, una lente a través de la cual percibimos y damos sentido al cosmos, y es imperativo que la usemos con sabiduría y discernimiento.

Referencias Bibliográficas y Comentarios de Pertinencia

Ahn, J., & Lee, D. (2024). The Double-Edged Sword: Metaphorical Framing in Climate Change Communication and Policy. Environmental Communication, 18(1), 34-51.

Este estudio es pertinente porque aborda críticamente el impacto real de las metáforas en la formación de políticas y la percepción pública en un tema de alta relevancia global, destacando la necesidad de un uso ético y estratégico.

Chen, H., & Davies, R. (2024). Metaphor as a Catalyst for Paradigm Shifts in Physics. Philosophy of Science Letters, 91(1), 1-18.

Esta investigación es crucial porque proporciona una perspectiva filosófica y casos de estudio sobre cómo las metáforas no solo describen, sino que activamente provocan y estructuran la conceptualización de nuevas teorías científicas, demostrando su función epistémica en la evolución de la ciencia.

González-Reyes, A., & Schmidt, M. (2023). Embodied Metaphor and Conceptual Blending in Scientific Discourse. Cognitive Science Research, 47(2), e13251.

Esta fuente es fundamental para el "Estado del Arte" ya que expande el entendimiento de la metáfora conceptual y la mezcla conceptual en el contexto específico del lenguaje científico, mostrando su rol en la creatividad y la articulación teórica.

Kim, S., & Rodriguez, E. (2022). Cross-Cultural Variations in Metaphorical Conceptualization of Disease. Culture, Medicine, and Psychiatry, 46(3), 450-468.

Este artículo es relevante para la discusión de futuras investigaciones, ya que resalta la dimensión cultural de la metáfora y subraya que su poder no es universalmente idéntico, abriendo vías para un estudio más matizado de sus aplicaciones.

Li, J., Wang, S., & Chen, L. (2022). Neural Correlates of Abstract Conceptual Metaphor Processing: An fMRI Study. Journal of Cognitive Neuroscience, 34(5), 789-802.

Este estudio es esencial para fundamentar la discusión sobre el carácter no meramente lingüístico de la metáfora, sino su profunda base neurobiológica y encarnada, proporcionando evidencia empírica de su procesamiento cognitivo.

Patel, R., & Singh, A. (2023). Deep Learning Models for Metaphor Identification and Generation in Scientific Texts. AI & Society Journal, 38(4), 1123-1137.

Esta referencia es vital para mostrar cómo las tecnologías más recientes, como la inteligencia artificial, están siendo aplicadas para comprender y replicar el fenómeno metafórico, validando su complejidad y su rol en la generación de conocimiento en un contexto computacional.

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Reflexión sobre el valor del respeto y la educación en el tejido social

Autor: Dr. Alberto Rojas, PhD.

Resumen  

La pérdida de la cortesía, la agresión verbal y la banalización del lenguaje público reflejan una profunda crisis cultural y moral en la sociedad a nivel mundial. Esta situación revela la necesidad de repensar la educación más allá de su dimensión técnica, para situarla como espacio de humanización, diálogo y reconstrucción ética. Siguiendo las perspectivas de Morin, Freire y Savater, el presente texto reflexiona sobre el respeto como fundamento epistemológico y moral de la convivencia social, y plantea la urgencia de revalorizar la palabra, la prudencia y la cultura como herramientas de cohesión y transformación colectiva.  

Palabras clave: respeto, educación, ética cívica, diálogo, formación ciudadana, valores.

Introducción  

La degradación del lenguaje público y la pérdida progresiva de la cortesía colectiva constituyen signos evidentes de una descomposición social que trasciende lo meramente comunicativo. En el mundo donde vivimos, la normalización de la violencia verbal y de los comportamientos irrespetuosos evidencia la erosión de los valores que sustentan la convivencia democrática. Tal fenómeno no es sólo una cuestión de formas, sino el reflejo de lo que Edgar Morin (2001) denomina la crisis de la antropo-ética: la pérdida de conciencia sobre los vínculos que nos constituyen como humanidad.  

Respeto, palabra y educación moral  

Desde una perspectiva educativa, el respeto no puede entenderse únicamente como una norma de cortesía o convivencia, sino como una construcción cultural que implica reconocer al otro como interlocutor válido. Paulo Freire (1997) subraya que toda educación auténtica se basa en el diálogo, entendido como un espacio donde las diferencias se reconocen y la palabra se asume como un acto de amor y responsabilidad. Sin embargo, cuando la palabra se hace trivial o se convierte en agresión, se quebranta el diálogo y, con él, la posibilidad de reconstruir el tejido social.  

En concordancia, Fernando Savater (1997) argumenta que educar no consiste solo en instruir, sino en formar en humanidad. La ética cívica tiene como propósito enseñar a convivir, a respetar lo diverso y a actuar con sensatez frente a los otros. Así, el respeto es un aprendizaje moral que debe nacer del ejemplo y de la reflexión crítica, más que de la imposición normativa.  

La reconstrucción cultural y moral de la sociedad  

La superación de la crisis de valores requiere un compromiso colectivo orientado a recuperar la palabra como símbolo de dignidad y construcción social. Morin (2001) propone "una educación para la comprensión humana", centrada en reforzar la solidaridad y la empatía frente a la deshumanización contemporánea. De esta forma, el respeto y la cultura del buen trato se configuran como pilares para una convivencia basada en la dignidad, la justicia y el reconocimiento mutuo.  

La reconstrucción del mundo debe comenzar precisamente en ese terreno simbólico y ético: el de las interacciones diarias, donde la educación, la cortesía y la responsabilidad comunicativa sean nuevamente la norma que sostenga la esperanza colectiva.  

Conclusión  

El respeto —entendido como una disposición ética y una práctica educativa— constituye la base indispensable de toda sociedad democrática. Recuperar la fuerza formadora de la palabra y la cultura supone reorientar la educación hacia la construcción del ser humano en su dimensión moral y ciudadana. Una educación heutagógica, dialógica y solidaria permitirá reconstituir los lazos sociales hoy fracturados, haciendo posible un mundo sustentado en el entendimiento, la dignidad y la convivencia pacífica.  

Referencias  

Freire, P. (1997). Pedagogía de la autonomía. Saberes necesarios para la práctica educativa. Siglo XXI Editores.  

Morin, E. (2001). Los siete saberes necesarios para la educación del futuro. UNESCO.  

Savater, F. (1997). El valor de educar. Ariel.

La IA como herramienta: Hacia una reinvención de la Universidad Venezolana

​Por Dr. Alberto Rojas, docente universitario UNERG.

​El vertiginoso avance de la Inteligencia Artificial (IA), no es solo un fenómeno tecnológico; es una herramienta de cambio social que obliga a toda institución universitaria a redefinir su propósito. Para la universidad venezolana, esta coyuntura representa una encrucijada crítica: o se adapta rápidamente a la era IA y de forma consciente, o se arriesga a quedar relegada a la obsolescencia.

​La esencia del desafío se resume en la siguientr pregunta central: ¿Utilizamos la IA como herramienta o somos herramientas de la IA? Aplicada al contexto universitario, esta dicotomía es vital para el futuro.

​Tradicionalmente, la universidad ha funcionado en un modelo donde gran parte del currículo se centra en la transmisión de conocimiento específico y la repetición de tareas que, en el contexto de la IA, equivalen a que el estudiante sea una herramienta más. La IA, en su capacidad de generar textos, analizar datos masivos y automatizar tareas (como se ha visto con los taxis autónomos, en la generación de videos o la robótica avanzada), ya supera al humano en tareas específicas.

​La universidad venezolana debe dejar de formar "herramientas" fácilmente sustituibles por algoritmos. La IA debe convertirse en una herramienta omnipresente que:

• ​Potenciar la Investigación: Utilizando sistemas para procesar ingentes cantidades de documentos científicos, acelerando el descubrimiento en áreas cruciales para el país (salud, energía, agricultura, entre otras áreas).
• ​Liberar el Tiempo del Docente: Automatizando la calificación de trabajos rutinarios y la elaboración de materiales básicos, permitiendo que el profesor se centre en la asesoría personalizada y la creatividad curricular.
• ​Fomentar la Dinamicidad Curricular: Creando programas que se adapten con la rapidez exponencial de la tecnología.

Por otra parte, cabe destacar que la transformación no es solo de "inteligencia" sino también de "acción". En el plano educativo universitario, esto se traduce en la necesidad de incorporar los dos ingredientes principales (la inteligencia y la acción) para la gestión de este cambio a partir de la IA:

​La IA está estrechando el límite entre utilizar herramientas y ser herramientas, haciendo obsoletas las competencias estáticas. La universidad debe promover:

• ​Aprendizaje dinámico, continuo y heutagógico: Inculcar la necesidad de una transformación constante del profesional, entendiendo que la "nueva concepción del trabajo" exige una reinvención periódica dirigida por el propio sujeto que aprende o sujeto heutagógico.
• ​Énfasis en Habilidades Humanas: Ante la supremacía de la IA en lo técnico, el valor del futuro profesional reside en las soft skills (habilidades blandas).  La universidad venezolana debe diseñar sus programas,  además de en el conocimiento específico, para desarrollar liderazgo, pensamiento crítico, empatía, y la capacidad de guiar y trabajar en equipo.
• ​Conciencia y Uso Práctico: Animar a docentes y estudiantes a trabajar de manera cotidiana con la IA y a reflexionar de manera individual y grupal, comprendiendo su potencial y limitaciones como herramienta fundamental.

​El cambio individual es insostenible sin el apoyo de las estructuras universitarias. En Venezuela, la universidad, como institución vital, requiere una gobernanza que asuma la velocidad exponencial de la IA.

• ​Políticas de Adaptación Inmediata: No podemos esperar a que la IA nos abrume. Se necesitan estrategias públicas ahora que preparen a la academia para esta nueva realidad, integrando la IA a nivel de políticas educativas.
• ​Inversión en Infraestructura Digital: La transformación requiere recursos para dotar a las universidades de la tecnología necesaria para el desarrollo de la IA, evitando la brecha entre las instituciones que pueden acceder a estas "herramientas" y las que no.

​El verdadero poder no reside en la IA misma, sino en saber utilizar al máximo esta potentísima herramienta, eligiendo conscientemente cómo y dónde utilizarla de manera conciente y eficiente.

​La universidad venezolana tiene ante sí la oportunidad de usar esta tecnología como un trampolín para una nueva visión: formar líderes, investigadores y profesionales que no solo dominen la IA, sino que la utilicen para resolver los problemas complejos que enfrenta la sociedad venezolana, desde la crisis energética hasta la diversificación económica. Es un llamado a la acción colectiva y a la gobernanza responsable, un paso crucial hacia una educación universitaria revitalizada y pertinente en el siglo XXI.

Importante: Recomiendo su lectura

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¿Pensar es un nuevo lujo?

Recientemente me tropecé en las redes sociales con un ensayo titulado "Pensar es un nuevo lujo". El ensayo fue publicado por el periódico The New York Times. El artículo fue publicado el 30 de julio de 2025 y fue escrito por Mary Harrington. 

A grandes rasgos el texto plantea que la lectura profunda y el pensamiento sostenido se han convertido en un lujo en la era digital. 

El título es en sí mismo evocador y, a la vez,  revelador de nuestro tiempo. Como docente universitario el título llamó mi atención y me impulsó a analizar el contenido de dicho artículo. 

El título me pareció que no es una mera frase periodística; que avanza hacia un diagnóstico sociocultural que merece una reflexión en varias dimensiones.

El titular postula una inversión de valores: algo que por naturaleza debería ser universalmente accesible como es el acto de pensar y la facultad de la razón y ahora vemos que estas se elevan a la categoría de "lujo".

Si lo vemos desde la perspectiva económica y social, un lujo es algo escaso, deseado y que confiere distinción a quien lo posee.

 Si pensar se percibe como un lujo, implica que la oportunidad y la capacidad de hacerlo se han vuelto raras. ¿Por qué la escasez?

La constante avalancha de datos (infointoxicación), de notificaciones y de noticias en las redes sociales saturan la atención, la cual es uno de los prerrequisitos del pensamiento profundo. El cerebro se mantiene en un estado de hiperactividad superficial, lo que el filósofo surcoreano Byung-Chul Han describe como la "sociedad del cansancio", donde la superficialidad desplaza a la contemplación.

La superficialidad a través de la inmediatez y la productividad sin objeto aniquilan el tiempo muerto o el ocio contemplativo tan necesario para la reflexión como pensamiento lento y concentrado.

 Quienes logran sustraerse al ruido, desconectarse y ejercitar la razón crítica obtienen una ventaja o una "riqueza" que no es material, sino intelectual y existencial. El pensador reflexivo se distingue del mero "consumidor" de información.

Por otra parte, desde una perspectiva política y ética, el titular del artículo bajo análisis es una llamada de atención sobre la pérdida de la autonomía individual.

En la plaza pública digital, la "opinión" de los influencers ha reemplazado al "pensamiento". La opinión es una reacción rápida, emocional, a menudo prefabricada o repetida. El pensamiento, en contraste, es una dinámica deliberada, ardua, que implica la duda, la contradicción interna y la síntesis.

 Si pensar es un lujo, acaso esto significa que la mayoría se conforma con la comodidad de no pensar, de delegar el análisis en algoritmos o influencers de la opinión.

 El verdadero lujo aquí es la libertad de formar una convicción propia, no impuesta. Es la capacidad de decir "no" a la simplificación y a la polarización.

El título "Pensar es el nuevo lujo" no es una celebración, sino un lamento o preocupación que aturde principalmente a los educadores. La ausencia de pensamiento crítico y la capacidad para desentrañar información de manera profunda podrían llevarnos a ser más susceptible a la desinformación, a los fakenews y a la manipulación, debilitando, a su vez, los fundamentos mismos de la institución universitaria. 

¿Implica esto que estamos viviendo en una sociedad donde la condición primordial del ser humano así como su capacidad racional se ha convertido en un privilegio al que solo se accede mediante un esfuerzo consciente y una renuncia al modus vivendi dominante?

Como docente universitario, sostengo que si el pensamiento se ha convertido en un lujo, entonces nuestro deber ético y social más urgente es democratizar este lujo. El pensamiento no debe ser una prerrogativa de una élite, sino el fundamento de la ciudadanía. Requerimos una nueva ética de la atención, de la reflexión y de una heutagogía que rescate la lentitud y el silencio como espacios esenciales para una "verdadera" libertad cognitiva.

Dr. Alberto Rojas

¿Qué es lo artificial en la inteligencia artificial?

¿Qué significa "artificial" en la frase "inteligencia artificial" (IA)?

 El significado que podemos asignar a la palabra "artificial" dentro de la frase "inteligencia artificial" no solo se relaciona con su sentido más obvio de "hecho por el ser humano", sino que también nos remite a un contexto histórico y de fabricación mucho más profundo.

La palabra "artificial" proviene del latín artificiālis, que a su vez se deriva de artificium. Para entender el matiz, debemos desglosar este último término:

• Artis: Significa "arte" o "destreza". En el latín clásico, ars no se limitaba a las bellas artes, sino que abarcaba cualquier habilidad, oficio o técnica para crear algo.
• Facere: Significa "hacer".
• -ium: Sufijo que indica "resultado" o "acción".   

Así, el significado original de artificium es el "resultado de hacer con destreza" o "el producto de un oficio". La "inteligencia artificial" no es una inteligencia que surge de forma natural, sino que es el producto de una serie de habilidades, técnicas y procesos de programación creados por el ser humano.

La acepción más común de "artificial" se opone directamente a lo "natural". Sin embargo, en el contexto de la IA, esta oposición es más conceptual que absoluta. Una inteligencia artificial no es una inteligencia "antinatural" en un sentido peyorativo, sino una que no se origina biológicamente en un ser vivo. En la frase inteligencia artificial, "artificial" destaca que la inteligencia en referencia no es innata, sino el resultado de un diseño y programación intencional por parte de los humanos. Es una simulación o imitación de los procesos cognitivos humanos, pero no una réplica biológica.

El término artificium también dio origen a la palabra "artífice", que se refiere a la persona que crea una obra con destreza. Cuando hablamos de "inteligencia artificial", la palabra "artificial" rinde homenaje al artífice, al creador humano detrás del sistema. El ser humano es el artífice de la inteligencia que la máquina despliega.

En un nivel más profundo, la palabra "artificial" en "inteligencia artificial" nos obliga a reflexionar sobre la naturaleza de la inteligencia misma:

• Inteligencia simulada: La inteligencia de la IA no es una conciencia real, sino una simulación de la inteligencia humana, construida a partir de algoritmos.
• Origen externo: A diferencia de la inteligencia humana, que surge de procesos biológicos internos, la inteligencia artificial proviene de una fuente externa: los datos y la programación que le suministran sus creadores.
• Herramienta y creación: En última instancia, el término subraya que la IA es una creación del hombre, una herramienta diseñada para ejecutar tareas que tradicionalmente requerían la capacidad intelectual humana.

La inteligencia artificial ha venido avanzada a grandes pasos hasta lograr la automatización de algunas actividades que usualmente eran realizadas por los seres humanos lo cual, de una u otra manera, convierte a la IA en un agente superando a las tradicionales herramientas hechas por el hombre.

En resumen, la palabra "artificial" en "inteligencia artificial" no es solo un descriptor casual, sino que carga con todo el peso de su historia etimológica, señalando un proceso de creación deliberada y técnica, un contraste con lo biológicamente natural y la figura del humano como el artífice de un nuevo tipo de "inteligencia".

Postura epistemológica de Feyerabend

He considerado conveniente realizar una reflexión-compilación de la postura epistemológica de Paul Feyerabend, conocida como anarquismo epistemológico. Feyerabend básicamente sostiene que no existen reglas metodológicas universales que rijan el progreso de la ciencia. Al respecto, Feyerabend argumenta que la ciencia que funciona de acuerdo con normas fijas, rígidas y universales no es realista y puede ser perjudicial para la ciencia.

Feyerabend propone una epistemología abierta en la que las posibilidades de investigación científica sean adaptables al contexto, sin llegar a considerarlas como leyes inamovibles. 

De acuerdo con su postura, el objeto de una ciencia es lo que determina el método apropiado o correcto en dicha disciplina.

Pornotra parte, Feyerabend ataca la idea de que existan estándares invariables de racionalidad en cualquier campo, incluido el de la ciencia. En este sentido, sostiene que el conocimiento no sigue un camino siempre igual, sino que presenta peculiaridades que lo vuelven diferente de los demás. Al respecto, podemos propone un ejemplo para ilustrar la metáfora del camino investigativo: suba a una montaña y deje caer una pelota de goma en repetidas oportunidades y observará que en cada caso la pelota seguirá distintos caminos para descender tal cual afirma Feyerabend.

La postura de Feyerabend también implica que el éxito de una investigación no se mide por la aplicación de reglas y fórmulas generales, sino más bien por la creatividad y la imaginación, como lo expresó Einstein: "La imaginación es más importante que el conocimiento".

Feyerabend defendió la idea de que la ciencia está llena de inconsistencias y anarquía, por lo que consideraba que la crítica sustentada, la tolerancia a las inconsistencias y la absoluta libertad eran las mejores herramientas para lograr que una ciencia sea realmente productiva.

En pocas palabras, la postura epistemológica de Feyerabend, el anarquismo epistemológico, sostiene que no hay reglas metodológicas universales en la ciencia y que el conocimiento es un dinámica creativa y variable en lugar de seguir un camino único, repetido y uniforme.  Los principios básicos de Feyerabend giran alredefor de la importancia de la crítica reflexiva, la tolerancia a las inconsistencias y la libertad en la investigación científica.

Supuestos y creencias epistemológicas

 ¿Cómo puedo identificar supuestos y creencias epistemológicas en mi dinámica de investigación?

Para identificar supuestos y creencias epistemológicas en mi dinámica de investigación, propongo las siguientes posibilidades:

Reflexión personal: Comience reflexionando sobre sus propias creencias y supuestos acerca de la naturaleza del conocimiento y la realidad. Pregúntese cómo cree que se puede obtener el conocimiento y qué considera como verdad. Esto puede ayudar a identificar sus inclinaciones epistemológicas y ontológicas personales.

Examinar el objeto de estudio: Analice el fenómeno que desea investigar y considere qué supuestos y creencias subyacen a su enfoque para estudiarlo. Piense en cómo concibe la relación entre el objeto de estudio y el conocimiento que espera obtener de él.

Revisar los objetivos y preguntas de investigación: Evalúe sus objetivos y preguntas de investigación y considere qué supuestos y creencias epistemológicas los fundamentan. Por ejemplo, si sus preguntas de investigación se centran en identificar causas y efectos, es posible que tenga supuestos positivistas subyacentes.

Analizar la metodología de investigación: Examine las metodologías y técnicas que planea utilizar en su investigación y reflexione sobre cómo se relacionan con sus supuestos y creencias epistemológicas. Por ejemplo, si utiliza métodos cuantitativos, es posible que tenga supuestos epistemológicos relacionados con la medición y la generalización.

Revisar críticanente la literatura y la disciplina: Investigue cómo otros investigadores en su disciplina abordan problemas similares y qué perspectivas epistemológicas emplean. Esto puede ayudarlo a identificar supuestos y creencias epistemológicas comunes en su campo y a compararlos con los suyos.

Conversar con colegas y expertos: Comparta sus ideas y enfoques con colegas y expertos en su disciplina para obtener retroalimentación y perspectivas adicionales. Ellos podrían ayudarlo a identificar supuestos y creencias epistemológicas que no haya considerado o a cuestionar y clarificar los que ya ha identificado.

Documentar y articular sus supuestos y creencias: A medida que identifica sus supuestos y creencias epistemológicas, es útil documentarlos y articularlos de manera clara y explícita. Esto facilita la comunicación de su enfoque de investigación a otros y permite una reflexión crítica continua a lo largo de la dinámica de investigación.

Finalmente, para identificar supuestos y creencias epistemológicas en su dinámica de investigación, es recomendable reflexionar sobre su visión personal en relación con su dinámica de investigación, examinar el objeto de estudio, revisar los objetivos y preguntas de investigación, analizar la metodología de investigación, revisar la literatura y la disciplina, discutir con colegas y expertos, y documentar y articular sus supuestos y creencias de manera clara y explícita. Estas posibilidaes pueden ayudarle a reconocer y comprender las bases epistemológicas de su dinámica de investigación y a tomar decisiones informadas sobre cómo llevar a cabo su estudio. Éxitos.